“智能时代的科研范式革命”学术研讨会成功举办

2024年10月25日，由中国科学学与科技政策研究会前沿科技与产业创新治理专业委员会（筹）与科研组织管理专业委员会共同主办，清华大学人工智能国际治理研究院承办的“智能时代的科研范式革命”学术研讨会（以下简称“研讨会”），在清华大学成功举办。研讨会由清华大学人工智能国际治理研究院副院长、前沿科技与产业创新治理专业委员会（筹）主任梁正，中国科学院科技战略咨询研究院创新发展政策研究所执行所长、前沿科技与产业创新治理专业委员会（筹）副主任、科研组织管理专业委员会副主任温珂，科技部科技评估中心政策与改革部部长、科研组织管理专业委员会主任田德录共同主持。

研讨会现场

本次研讨会邀请到中国科学院大学人工智能学院副院长肖俊教授，清华大学化学系主任刘磊教授，清华大学物理系徐勇教授，中国科学院动物研究所赵莉蔺研究员，国家纳米科学中心王会副研究员，清华大学航天航空学院眭亚楠副教授等多位特邀专家，共同围绕人工智能驱动科学研究（AI for Science）、科学研究促进人工智能发展（Science for AI）、科研范式变革的影响及对策等三大议题，从不同学科视角展开了深入研讨与交流。

“前沿科技与产业创新治理专业委员会”（筹）副主任闫强、秘书长赵静、副秘书长姜李丹、副秘书长李代天、副秘书长倪琴、副秘书长李振国，科技部科技评估中心副研究员魏鹏、副研究员杨芳娟，以及阿里云副总裁李俊平、科研管理部总监孙铭等以现场或线上等方式共同参与交流研讨。

与会专家认为，人工智能之于科学研究，好比蒙昧时期人类对未知世界的探索，科学家正是最早用火种的那批人，我们要从更宏大的视野下看待AI for Science的意义。一方面，人工智能为传统学科赋予了新的生命，它对科研进展的加速作用非常明显，并且在不同学科中的应用存在较大差异。另一方面，人工智能在科研应用中仍然存在缺陷，科学家在结果的可信性、数据安全方面存在顾虑；强数据依赖、不可解释等问题仍然束缚着人工智能的发展。人工智能在科研中的用途主要限于事实判断，价值判断仍然依赖于人。世界上不能只有一套人工智能系统，正如人类在社会中不能只有一类性格。因而，Science for AI在未来仍有很长的路要走，科学家需要做更多底层基础工作以理解其原理。在Science for AI浪潮下，我们需要保护一些传统底层的科研模式和范式，避免从事扎实研究的学科受到冲击，保证科学研究具有百花齐放的状态。

与会专家合影留念